用途：在需要基于视觉证据进行推理时使用阿里云百炼（Model Studio）QVQ 模型，典型场景包括从截图中做数学推理、图表与示意图推理，以及需要视觉依据的多步问题求解。
主要能力：提供 QVQ 视觉推理请求的准备脚本，可生成请求文件供后续调用。资料明确要求使用精确模型名之一：qvq-plus 或 qvq-max。
使用方式：先做校验，命令为 mkdir -p output/alicloud-ai-multimodal-qvq 与 python -m py_compile skills/ai/multimodal/alicloud-ai-multimodal-qvq/scripts/prepare_qvq_request.py && echo "py_compile_ok" > output/alicloud-ai-multimodal-qvq/validate.txt，通过标准为命令退出码 0 且生成校验文件。快速开始命令：python skills/ai/multimodal/alicloud-ai-multimodal-qvq/scripts/prepare_qvq_request.py --output output/alicloud-ai-multimodal-qvq/request.json。
适用与限制：标准图像理解应改用 skills/ai/multimodal/alicloud-ai-multimodal-qwen-vl/；仅当任务明确需要更强的视觉推理时使用 QVQ。参考资料见 references/sources.md。其余如具体计费、平台支持范围、调用参数细节暂未提供。